生成AI

 

研究ガイダンスにおけるGenAIフロンティア

欧州委員会の研究・イノベーション総局が発行した本ドキュメントは、科学コミュニティにおける生成AI（#GenAI）採用の「指数関数的な急増」を乗りこなすための基盤的な政策ブリーフです。

主な目的は次のとおりです。

🎯「生きた指針」の確立：AI利用を、研究倫理の4本柱（信頼性、誠実性、敬意、説明責任）と整合させる。

🎯システミックリスクの低減：「テクノロジー疎外」、公共の信頼の低下、悪意ある誤情報の可能性といった懸念に対処する。

🎯開示の標準化：科学報告におけるAI利用の「誰が・何を・どこで」に関する業界横断的な標準化を推進する。

対象読者 👥

本ブリーフは、「許容可能な利用」の境界を定義する政策立案者、研究資金配分機関、学術出版社、そして全分野の研究者にとって不可欠です。

📍研究全体での中核的な活用領域📍

➡️ GenAIはニッチな道具から遍在するアシスタントへと転換し、学術文献での言及は2022年末から2023年末にかけて13倍に増加しました。

➡️ 学術執筆（33.7%）：言語・トーン・文体を改善し、非英語話者のハンディを是正。

➡️ 研究実施：文献レビューの効率化、設計のブレインストーミング、やさしい言葉での要約生成。

➡️ 査読：出版社が研究の健全性チェック、フォーマット整備、査読者選定を行う際の支援。

💊深掘り：化学・製薬分野での応用 🧪

報告書は、#ヘルスサイエンス（21.2%）と#応用科学（54.4%）がAI統合の主たる牽引役であると強調しています。

化学・製薬セクターでは、その影響は変革的です。

🔹医療情報学・データマイニング：医療情報学の関心度は期待値の5倍。研究者はGenAIを用いて、分類、テキストマイニング、大規模データからのセマンティック情報の抽出を行い、診断パターンを特定しています。

🔹試作の加速：短時間で多数の設計バリエーションを生成し、新規分子や製品処方の開発サイクルを大幅に短縮。

🔹「信頼できる知識」の処理：Scopus AIやElicitのようなツールにより、膨大な学術文献を「前例のない速度」で要約でき、製薬研究者は最新の臨床動向を確実にキャッチアップできます。

🔹倫理的警戒（「システム品質」要件）：製薬分野では、有害な医療助言や誤った化学安全データにつながりうる「幻覚（ハルシネーション）」を防ぐ必要性が極めて重要だと指摘しています。

課題❓

応用から評価へと移行すること。

私たちはGenAIで発見を加速しているのか、それとも「テクノロジー疎外」のリスクを招いているのか❓

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